不完全领域模型下目标识别的启发式方法
人工智能
2018-04-18 v1
摘要
近期目标识别的方法逐步放宽了关于领域知识与可用观测的数量及正确性的假设，从而产生了准确且高效的算法。然而，这些方法假定用以匹配观测的域理论是完备且正确的：这对于大多数真实领域而言过于强硬。本文发展了能够利用\textit{不完全}（且可能不正确）的域理论来识别目标的技术。我们基于一个大规模的不完全领域目标与规划识别问题数据集，实证展示了我们所提方法的效率与准确性。
引用
@article{arxiv.1804.05917,
title = {Heuristic Approaches for Goal Recognition in Incomplete Domain Models},
author = {Ramon Fraga Pereira and Felipe Meneguzzi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.05917},
year = {2018}
}